基于交叉验证SVM的网络入侵检测

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摘要：针对传统入侵检测系统漏报率和误报率高的问题,将支持向量机（SVM）应用于入侵检测中,提出了在SVM学习过程中引入交叉验证的方法,采用径向基函数（RBF）作为核,将训练集分成若干子集,每一子集使用其它子集训练得到的分类器进行测试,获得RBF的两个最佳参数后,将其应用于最终的分类器.实验结果表明,该方法能够有效检测入侵攻击,具有更高的检测率和更强的泛化能力,同时具有较低的误报率和漏报率,可以有效地运用于入侵检测系统中.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/98543X/201005/35322550.html

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关键词：入侵检测 交叉验证 SVM cqvip 支持向量机 机器学习 入侵检测 统计学习 支持向量机 交叉验证